¿Cómo trabajar con la transformación z para seis sigma

Habrá sin duda haber ocasiones en las que se necesitan para trabajar con la transformación Z en Six Sigma. ¿Con qué frecuencia te encuentras con un proceso o producto característico que tiene una media de 0 y una desviación estándar de 1? No muy a menudo, si alguna vez. ¿Y dónde está la utilidad de la distribución normal estándar y las tablas de probabilidad normales estándar?

Por ejemplo, ¿qué pasa si una característica proceso que estás estudiando tiene un promedio de 10.2 y una desviación estándar de 0.68, y lo que necesita saber cuál es la probabilidad de observar un valor de proceso superior a 12.0? ¿Por qué, se utiliza el Transformación Z, ¡Claro!

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Con esta sencilla transformación de los datos del proceso, la distribución normal estándar se convierte en muy útil. Considere la siguiente transformación matemática que cambia los datos del mundo real - que llamamos X - y las escalas para el dominio de la distribución normal estándar:

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Lo que estás haciendo es encontrar matemáticamente Z, la distancia desde su punto de interés (X) Para el promedio del proceso del mundo real, y luego calcular cuántas desviaciones estándar del mundo real (s) usted puede caber dentro de esa distancia. Trate de enchufar los valores para el ejemplo la situación:

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Averiguar la probabilidad de observar un valor mayor que 12,0 de la curva es exactamente el mismo que averiguar la probabilidad de observar un valor mayor que 2,65 en la distribución normal estándar.

Ahora que el problema está en el dominio normal estándar, puede utilizar la tabla de probabilidad normal estándar para encontrar que la probabilidad de ser mayor que 2,65 es 0,004025 (0,40 por ciento). Este procedimiento es válido para todas las situaciones en las que está utilizando un modelo normal para aproximar los datos del mundo real.

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